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        <meta name="author" content="Oliver Wang, Xiao-yang Liu">
      
      
      
      
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        <title>互联网金融数据 - FinNLP</title>
      
    
    
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          <span class="md-ellipsis">
            FinNLP
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        </div>
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          <span class="md-ellipsis">
            
              互联网金融数据
            
          </span>
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    FinNLP
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        News
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      <a href="../../jupyter/Data_Sources_Social_Media/" class="md-nav__link">
        Social Media
      </a>
    </li>
  

    
      
      
      

  
  
  
    <li class="md-nav__item">
      <a href="../../jupyter/Data_Sources_Company_Announcement/" class="md-nav__link">
        Company Announcement
      </a>
    </li>
  

    
  </ul>
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<nav class="md-nav md-nav--secondary" aria-label="Table of contents">
  
  
  
    
  
  
    <label class="md-nav__title" for="__toc">
      <span class="md-nav__icon md-icon"></span>
      Table of contents
    </label>
    <ul class="md-nav__list" data-md-component="toc" data-md-scrollfix>
      
        <li class="md-nav__item">
  <a href="#i" class="md-nav__link">
    Ⅰ. 架构
  </a>
  
</li>
      
        <li class="md-nav__item">
  <a href="#ii" class="md-nav__link">
    Ⅱ. 数据源
  </a>
  
    <nav class="md-nav" aria-label="Ⅱ. 数据源">
      <ul class="md-nav__list">
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#1" class="md-nav__link">
    1. 新闻
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#2" class="md-nav__link">
    2. 社交媒体
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#3" class="md-nav__link">
    3. 公司公告
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#4" class="md-nav__link">
    4. 趋势
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#5" class="md-nav__link">
    5. 数据集
  </a>
  
</li>
        
      </ul>
    </nav>
  
</li>
      
        <li class="md-nav__item">
  <a href="#iii" class="md-nav__link">
    Ⅲ. 模型
  </a>
  
    <nav class="md-nav" aria-label="Ⅲ. 模型">
      <ul class="md-nav__list">
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#1-tensor-layers-lora" class="md-nav__link">
    1. 微调：Tensor Layers (LoRA)
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#2-rlsp" class="md-nav__link">
    2. 微调：强化学习在股价上的应用 (RLSP)
  </a>
  
</li>
        
      </ul>
    </nav>
  
</li>
      
        <li class="md-nav__item">
  <a href="#iv" class="md-nav__link">
    Ⅳ. 应用
  </a>
  
    <nav class="md-nav" aria-label="Ⅳ. 应用">
      <ul class="md-nav__list">
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#1_1" class="md-nav__link">
    1. 智能投顾
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#2_1" class="md-nav__link">
    2. 量化交易
  </a>
  
</li>
        
          <li class="md-nav__item">
  <a href="#3_1" class="md-nav__link">
    3. 低代码开发
  </a>
  
</li>
        
      </ul>
    </nav>
  
</li>
      
    </ul>
  
</nav>
                  </div>
                </div>
              </div>
            
          
          
            <div class="md-content" data-md-component="content">
              <article class="md-content__inner md-typeset">
                
                  


<h1 id="_1">互联网金融数据</h1>
<p>演示内容请参见<a href="https://github.com/AI4Finance-Foundation/ChatGPT-for-FinTech">FinGPT</a></p>
<p><strong>免责声明：我们根据MIT教育许可证的规定共享代码以供学术研究之用。此处不构成任何金融建议，亦非交易真实资金的推荐。在交易或投资之前请使用常识并首先咨询专业人士。</strong></p>
<h2 id="i">Ⅰ. 架构</h2>
<p><img alt="image-20230505200244043" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052002139.png" /></p>
<ul>
<li>
<p>整个项目由4个部分组成：</p>
</li>
<li>
<p>第一部分是<strong>数据源</strong>，在这里，我们从互联网上收集历史和流媒体数据。</p>
</li>
<li>
<p>接下来，我们将数据推送到<strong>数据工程</strong>部分，在这里我们会对数据进行清洗，标记化处理和提示工程。</p>
</li>
<li>
<p>然后，数据被推送到<strong>大语言模型（LLMs）</strong>。在这里，我们可以以不同的方式使用LLMs。我们不仅可以使用收集到的数据来训练我们自己的<strong>轻量级微调模型</strong>，还可以使用这些数据和<strong>训练好的模型</strong>或<strong>LLM API</strong>来支持我们的应用程序。</p>
</li>
<li>
<p>最后一部分将是<strong>应用程序</strong>部分，我们可以使用数据和LLMs来制作许多有趣的应用程序。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="ii">Ⅱ. 数据源</h2>
<p><img alt="image-20230505200446477" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052004539.png" /></p>
<ul>
<li>由于空间限制，我们只展示了其中一部分。</li>
</ul>
<h3 id="1">1. <a href="jupyter/Data_Sources_News.ipynb">新闻</a></h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">平台</th>
<th align="center">数据类型</th>
<th align="center">相关市场</th>
<th align="center">指定公司</th>
<th align="center">时间范围</th>
<th align="center">数据源类型</th>
<th align="center">限制条件</th>
<th>文档数量(万)</th>
<th>支持情况</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center">雅虎</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>1,500+</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">路透社</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">×</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>1,500+</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">新浪</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">×</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>2,000+</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">东方财富</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>1,000+</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">第一财经</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>500+</td>
<td>即将</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">央视</td>
<td align="center">政府新闻</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">×</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">第三方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>4</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">美国主流媒体</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">第三方</td>
<td align="center">账户 (免费)</td>
<td>3,200+</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">中国主流媒体</td>
<td align="center">金融新闻</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">×</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">第三方</td>
<td align="center">￥500/年</td>
<td>3000+</td>
<td>√</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<ul>
<li>FinGPT可能比Bloomberg的文档数目更少，但我们在同一个数量级上。</li>
</ul>
<h3 id="2">2. <a href="jupyter/Data_Sources_Social_Media.iypnb">社交媒体</a></h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">平台</th>
<th align="center">数据类型</th>
<th align="center">相关市场</th>
<th align="center">指定公司</th>
<th align="center">范围类型</th>
<th align="center">来源类型</th>
<th align="center">限制</th>
<th>文档 (1e4)</th>
<th align="center">支持</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center">Twitter</td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>18,000+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">StockTwits</td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">最新</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>160,000+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">Reddit (wallstreetbets)</td>
<td align="center">帖子</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">×</td>
<td align="center">最新</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>9+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">微博</td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">Cookies</td>
<td>1,400,000+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">微博</td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">最新</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>1,400,000+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<ul>
<li>在 <strong>BloomberGPT</strong> 中，他们<strong>不收集社交媒体数据</strong>，但我们认为<strong>公众舆论是干扰股票市场的最重要因素之一</strong>。</li>
</ul>
<h3 id="3">3. <a href="jupyter/Data_Sources_Company_Announcement.ipynb">公司公告</a></h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">平台</th>
<th align="center">数据类型</th>
<th align="center">相关市场</th>
<th align="center">指定公司</th>
<th align="center">范围类型</th>
<th align="center">数据来源</th>
<th align="center">限制</th>
<th>文档数 (1e4)</th>
<th align="center">支持情况</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center">巨潮网 (官方)</td>
<td align="center">文本</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>2,790+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">美国证监会 (官方)</td>
<td align="center">文本</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">时间范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
<td>1,440+</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<ul>
<li>由于我们从不同的股票市场收集数据，因此我们比Bloomberg GPT有更多的申报文档。</li>
</ul>
<h3 id="4">4. 趋势</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">平台</th>
<th align="center">数据类型</th>
<th align="center">相关市场</th>
<th align="center">数据源</th>
<th align="center">指定公司</th>
<th align="center">范围类型</th>
<th align="center">源类型</th>
<th align="center">限制</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center"><a href="https://trends.google.com/trends/explore">谷歌趋势</a></td>
<td align="center">指数</td>
<td align="center">美国股票</td>
<td align="center"><a href="./finnlp/data_sources/trends/google.py">Google Trends</a></td>
<td align="center">√</td>
<td align="center">日期范围</td>
<td align="center">官方</td>
<td align="center">N/A</td>
</tr>
<tr>
<td align="center"><a href="https://index.baidu.com/v2/index.html#/">百度指数</a></td>
<td align="center">指数</td>
<td align="center">中国股票</td>
<td align="center">即将推出</td>
<td align="center">-</td>
<td align="center">-</td>
<td align="center">-</td>
<td align="center">-</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="5">5. 数据集</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">数据源</th>
<th align="center">类型</th>
<th align="center">股票</th>
<th align="center">日期</th>
<th align="center">可用性</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center"><a href="https://github.com/JinanZou/Astock">AShare</a></td>
<td align="center">新闻</td>
<td align="center">3680</td>
<td align="center">2018-07-01 到 2021-11-30</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center"><a href="https://github.com/yumoxu/stocknet-dataset">stocknet-dataset</a></td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">87</td>
<td align="center">2014-01-02 到 2015-12-30</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
<tr>
<td align="center"><a href="https://github.com/wuhuizhe/CHRNN">CHRNN</a></td>
<td align="center">推文</td>
<td align="center">38</td>
<td align="center">2017-01-03 到 2017-12-28</td>
<td align="center">√</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="iii">Ⅲ. 模型</h2>
<p><img alt="image-20230505200618504" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052006541.png" /></p>
<ul>
<li>在数据中心的自然语言处理领域，我们不需要从头开始训练模型。我们只需要调用API和进行轻量级的微调。</li>
<li>左边是一些可能会用到的LLM APIs，中间是我们可能用来进行微调的模型，右边是一些微调方法。</li>
</ul>
<h3 id="1-tensor-layers-lora">1. 微调：Tensor Layers (LoRA)</h3>
<p><img alt="image-20230505200944411" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052009480.png" /></p>
<ul>
<li>在FinGPT中，我们使用新的金融数据集对预训练的LLM进行微调。高质量的标记数据是许多成功的LLM（包括ChatGPT）的最重要的关键之一。</li>
<li>然而，这些高质量的标记数据通常非常昂贵和耗时，并且我们可能需要金融专家的帮助。</li>
<li>如果我们的目标是使用LLM分析与金融相关的文本数据并帮助量化交易，为什么不让市场为我们做标记呢？</li>
<li>因此，在这里，我们使用每个新闻相关的股票价格变化百分比作为输出标签，我们使用阈值将标签分成三组（积极的，消极的和中立的），并使用它们和新闻情感的标签。</li>
<li>相应地，在提示工程师部分，我们还要求模型选择其中一个正面的，负面的和中性的作为输出，以便我们充分利用预训练信息。</li>
<li>通过使用LoRA，我们可以将可训练参数减少从6.17B到3.67M。</li>
<li>如表格所示，与chatGLM相比，FinGPT可以在多个指标上实现大幅改善。然而，直接将我们的模型用于量化交易可能是不合适的。由于大多数新闻标题都是中性的，LLMs的大多数原始输出都是中性的，因此LLMs在积极和消极的标签上表现不佳，而这些标签可能对于量化交易是有用的。</li>
<li>然而，在微调之后，我们已经见证了在预测积极和消极标签方面的巨大改进。</li>
<li>这也是为什么该模型可以实现积极的交易结果的原因。</li>
</ul>
<h3 id="2-rlsp">2. 微调：强化学习在股价上的应用 (RLSP)</h3>
<p><img alt="image-20230505201209946" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052012996.png" /></p>
<ul>
<li>同样地，我们可以使用股价上的强化学习（RLSP）来替换ChatGPT中使用的人类反馈上的强化学习。</li>
</ul>
<h2 id="iv">Ⅳ. 应用</h2>
<h3 id="1_1">1. 智能投顾</h3>
<p><img alt="image-20230505201913233" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052019296.png" /></p>
<ul>
<li><strong>ChatGPT可以像专业人士一样进行投资建议。</strong></li>
<li>在这个例子中，苹果的<strong>股价上涨</strong>与ChatGPT分析新闻的<strong>预测相符</strong>。</li>
</ul>
<h3 id="2_1">2. 量化交易</h3>
<p><img alt="image-20230505201841001" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052018035.png" /></p>
<ul>
<li>我们还可以使用新闻、社交媒体推文或者公司公告来<strong>构建情感因子</strong>，右侧的部分是由Twitter推文和ChatGPT信号产生的交易结果，数据来自于一个称为<a href="https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yumoxu/stocknet-dataset">stocknet-dataset</a>的数据集。</li>
<li>正如您从图片中所看到的，由ChatGPT生成的交易信号<strong>非常出色</strong>，我们甚至可以<strong>仅通过根据Twitter情感因子交易而获得良好的结果</strong>。</li>
<li>因此，我们可以通过<strong>结合价格因素</strong>来获得更好的结果。</li>
</ul>
<h3 id="3_1">3. 低代码开发</h3>
<p><img alt="image-20230505202028292" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/oliverwang15/imgbed@main/img/202305052020363.png" /></p>
<ul>
<li>我们可以使用LLMs的帮助来编写代码。</li>
<li>右侧显示了我们如何<strong>快速高效地</strong>开发我们的因子和其他代码。</li>
</ul>





                
              </article>
            </div>
          
          
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